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统计技术的基础知识 第一节 统计技术的基本概念 统计的概念 统计的工作过程 关于统计技术 为什么要学习统计技术 4-1从产品质量波动谈起 4-2引起产品质量波动的6大因素 人（Man） 操作者的质量意识、技术水平、文化素养、熟练程度和身体素质等。 机器（Machine） 机器设备、工夹具的精度和维护保养状况等。 材料（Material ） 材料化学成分、物理性能和外观质量等。 方法（Method） 加工工艺、操作规程和作业指导书的正确程度等。 测量（Measure） 测量设备、试验手段和测试方法等。 环境（Enviroment） 工作场地的温度、湿度、含尘度、照明、噪声和震动等。 4-3统计技术在质量管理体系中的作用 数据的收集与整理 数据的分类 1-1 数据，是统计技术的基础。过程控制和体系运行都离不开数据。所以，学习统计技术首先要了解数据。 1-2 数据大体可分为两大类：计量型数据和计数型数据 计量型数据是指那些作为连续量测得的质量特性值，如长度、重量、强度、化学成分、时间、电阻等。 计数型数据是指按个数数得的非连续性取值的质量特性值，如铸件的疵点数、审核中的不合格项数等可用0、1、2……等阿拉伯数一直数下去的数据。将这些数据变换成比率后的数据也是计数数据。 并非所有的质量特性都能用数据表征，在产品和体系评价中还存在另一个特殊的“量”，称为官能量，即依靠人的官能（视觉、听觉、味觉、嗅觉、触觉）来评定质量特性所得到的反映值。 数据的要求 2-1 针对性 （顾客满意度 产品符合性 过程能力、产品质量及发展趋势） 2-2 完整性 （反映的过程要完整、 可追溯、 填写） 2-3 准确性 （原始记录 数字修约） 2-4 及时性 （传递、处理和通知的时效） 2-5 连续性 （持之以恒地记录、收集、整理和分析） 2-6 统计性 （数据的位数、 数据的修约规则、 数据的表式或其媒体） 2-7 收集数据的注意事项（见《统计技术》应用指南教程P8） 数据（信息）系统 传统职能型、集中管理型、集中领导下的分层管理。 数据的离散性和规律性 波动性。不管事先如何严格控制，反映产品质量的数据（这里是产品重量），总是有波动的。 规律性。 反映产品重量的数据虽然有波动，但这种波动并非是杂乱无章的。从表2（见第四节）中可看出数据都在0.5—50厘克（cg）间波动。如果生产条件不变，我们会发现，重量的波动与前一批的数据大致相似，如果生产条件变化了，波动的范围也会随之变化。这说明反映生重量的数据的波动是有规律的。 与数理统计有关概念 5-1 总体、个体与样本 总体又叫“母体”。它是指在某一次统计分析中研究对象的全体。总体可以是有限的，也可以是无限的。 组成总体的每个单元（产品）叫做个体。 总体中所含的个数叫做总体含量（总体大小），常用符号N表示。 样本也叫“子样”。它是从总体中随机抽取出来并且要对它进行详细研究分析的一部分个体（产品）。样本中所含的样品数目，一般叫样本大小或样本容量，常用符号n表示。 目的 总体 样本 数据 对工序进行 分析控制 无 限 总 体 对一批产品质量进行判断，确定是否合格 有 限 总 体 数据、样本和总体的关系 5-2 随机抽样法 简单随机抽样法、系统抽样法，又叫等距或机械抽样法， 分层抽样法，又叫类型抽样法， 整群抽样法：又叫集团抽样法。 5-3 统计特征数 统计特征数是对样本来说的。 统计方法中常用的统计特征数可分为两类：一类表示数据的集中位置的，如样本平均值、样本中位数等，一类是表示数据的离散程度的，如样本极差、样本标准偏差等。下面是几个常用的重要的统计特征数。 5-3-1 样本平均值 它是表示数据集中位置的各种特征数中最基本的一种，常用符号来表示，其计算公式为： = (5-1) 式中：——样本算术平均值； n——样本大小。 例如：有2，3，4，5，6五个统计数据，则其平均值： ==4 （5-2） 5-3-2 样本中位数 把收集到的统计数据x1，x2…xn按大小顺序重新排列，排在正中间的那个数就叫作中位数，用符号来表示 当n为奇数时，正中间的数只有一个；当n为偶数时，正中位置有两个数，此时，中位数为正中两个数的算术平均值。 例如：有1.2、1.1、1.4、1.5、1.3五个统计数据，则中位数=1.3 又如：有1.0、1.2、1.4、1.1四个统计数据，则中位数 ==1.15 （5-3） 5-3-3 样本方差 样本方差的计算公式为： = （5-4） 式中：——样本方式； Xi—